• Erstellung von T-SQL-Prozeduren (Transact-SQL) (lesend und schreibend) und Views zur Abfrage der Daten auf T-SQL-Basis
• Analyse, Konzeption und Erstellung von Datenbankstrukturen aus T-SQL Basis
• Erstellung, Wartung und Weiterentwicklung von Ladeprozesse mittels Microsoft
  SQL Server Integration Services (SSIS)
• Implementation von ETL-Prozessen mit Oracle Pentaho Data Integration
• Analyse, Konzeption und Implementierung von Qualitätssicherungsprozessen
• Optimierung von Prozessen in der Ablaufsteuerung
• Erstellung von Data Cubes mit Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) mit KPIs und MDX
• Auslagerung von Konfigurationsparametern zur flexiblen Ablaufsteuerung
• Automatischer Import von externen Daten (JSON, Excel, …) ins Data Warehouse inkl. Historisierung und Versionierung der Daten
• Erstellung von Reports und Dashboards in Microsoft PowerBI und Microsoft Excel in enger Zusammenarbeit mit dem Fachbereich

• Prozessanalyse und Kundenberatung hinsichtlich eines optimalen Migrations-vorganges
• Erweitern der alten Prozess-Strecke um neue Verfahren zum Export von Abrechnungsdaten
• Entwickeln einer ETL-Strecke mit SSIS (SQL Server Integration Services) und T-SQL (Transact-SQL) zur Übernahme der Abrechnungsdaten in die neue Prozess-Strecke
• Entwickeln einer ETL-Strecke mit SSIS zur Migration zusätzlicher Informationen, die durch den Gesetzgeber definierten Flatfile-Export nicht aufgefasst werden
• Implementieren von Sperrmechanismen, die die zeitgleiche Bearbeitung von Rechnungen im alten und im neuen System verhindern
• Implementieren automatisierter Tests zur Qualitätssicherung
• Entwickeln von ETL-Strecken via PowerShell, um diverse Frontends mit Daten zu beliefern
• Umsetzen kurzfristiger Änderungsanforderungen der Fachabteilung
• Leiten eines 12-FTE Team mit Konzernstrukturen
• Reporting an die Geschäftsführung des Kunden

• Implementieren neuer ETL-Strecken mit SQL Server Integration Services (SSIS)
• Implementieren von SQL Skripts
• Verwalten der Daten in Cubes mit SQL Server Analysis Services (SSAS)
• Unterstützung beim Reporting mit SQL Server Reporting Services (SSRS)
• Enge Zusammenarbeit mit den BI-Entwicklern und dem Management

• Permanente Administration und Weiterentwicklung von einem Microsoft SQL Datenbanksystem verschiedener Versionen
• Implementierung neuer gesetzlicher Vorgaben hinsichtlich der Datenstruktur für den Datenaustausch im Bereich der gesetzlichen Krankenversicherungen
• Datenbankdesign Microsoft SQL Server
• Entwicklung von neuen Datenbankprozeduren die Geschäftslogik für diverse Frontends liefern (C#, PHP, C++, Java)
• Umsetzen von kurzfristigen Änderungsanforderungen der Fachabteilungen
• Aufbau einer Testdatenbank bestehend aus 50.000 Testdatensätzen zum automatisierten Test der einzelnen Datenbankmodule
• Implementieren automatisierter Tests für die verschiedenen Datenbankmodule
• Entwicklung mehrerer ETL-Strecken zur Bereitstellung von Testdatenbanken für automatisierte Unit Tests der Applikationen (C#,C++,Java), teilweise mit Hibernate und NHibernate
• Agieren im 15-FTE Team mit Konzernstrukturen

• Implementieren und Warten einer Azure Virtual Machine (VM) (20 Kerne, 140 GB RAM)
• Managen von ca. 9 TB Daten auf einem SQL Server 2016 (auf der Azure VM)
• Erstellen und Betreuen der SSIS ETL Strecken mittels Visual Studio/ Data Tools
• Performanceoptimieren des inkrementellen Imports in das Data Warehouse
• Übertragen eines Teils der Daten in eine Azure SQL Database

• Weiterentwicklung bestehender Abrechnungsprozesse mittels Microsoft Server Reporting Services (SSIS)
• Aufbau eines Testdatenbestandes zur automatisierten Testung Abrechnungsprozesse nach jedem Entwicklungsschritt
• Optimierung von Prozessen mittels T-SQL-Prozeduren und Änderungen in der Ablaufsteuerung für die Einhaltung der Liefertreue im Abrechnungsmanagement
• Erstellung von Reports für eine interne Report-Engine für Fachabteilung zur operativen Steuerung der QS-Prozesse (Qualitätssicherung)
• Auslagerung von Konfigurationsparametern zur flexiblen Ablaufsteuerung

• Analysieren der bisherigen Reportinglösung
• Erstellen der Datengrundlage für das Reporting in Microsoft SQL Server 2016
• Implementierung des Datenmodells und der von der Prozesssteuerung gewünschten Berichte in Microsoft Power BI

• Implementieren eines KPI Dashboards für die Auswertung von Kennzahlen pro Mitarbeiter mit SSRS
• Implementieren der SQL Skripts
• Verwalten der Daten in einer Amazon RDS SQL Database
• Bereitstellen der Reports über eine Amazon EC2 VM (Elastic Compute Cloud)

• Performanceoptimierung der für die Applikation nötigen Tabellen, Views und Stored Procedures durch Erstellen/ Verändern von Indizes (Reduzierung der Lese-/ Schreibzugriffe um >60%) in mehreren Datenbanken
• Implementieren diverser Stored Procedures, welche Daten für Microsoft SQL Server Reporting Services (SSRS) Reports liefern
• Implementieren performanceoptimierter Sichten für Real Time Reporting

• Entwerfen und Implementieren eines Data Warehouses mit Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS)
• Implementieren diverser Cubes für die performante Bereitstellung Daten für KPI Dashboards
• Implementieren von DAX Abfragen für das Reporting

• Performanceanalyse in einer Produktionsumgebung mit 7 Servern und hochfrequenten Datenaufkommen
• Laufende Analyse der Top 10 teuersten Abfragen und der kostenintensivsten Indizes unter Zuhilfenahme von Dynamic Management Views und mittels Abfrage diverser Microsoft SQL-Server-interner Systemparametern
• Laufende Optimierung der teuersten Abfragen
• Prüfen, Erstellen und Anpassen von Indizes zur Optimierung der Performance

• Implementieren diverser Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) Pakete für die Datentransformation in der ETL Strecke für das Data Warehouse
• Definieren von Adaptern für die Extraktion von Daten aus heterogenen Datenquellen
• Transformation und Cleansing der Daten in der SSIS ETL-Strecke
• Laden der bereinigten und teilweise voraggregierten Daten in das Microsoft SQL Server Analyse Services (SSAS) Data Warehouse
• Implementieren automatisierter Tests

• Erstellen von Reports, die zur Analyse des Verlaufs von Budgets und Kosten benötigt werden, mittels Microsoft SQL Server Reporting Services (SSRS)
• Erstellen von Reports zur Gewährleistung fristgerechter Eingabe händisch eingetragener Daten aus diversen, weltweit verteilten Produktionsstätten

• Ermitteln der Produktionsanforderungen
• Definieren der Tabellen und Befüllung mit Produktionsdaten
• Modellieren eines (kosten-)optimalen Algorithmus mittels grafentheoretischer Ansätze
• Implementieren des Algorithmus in T-SQL

• Erstellen eines Programms, welches eingetragene Werbekosten in eine Microsoft SQL-Datenbank übermittelt und passenden Objekten zuordnet
• Implementieren einer Stored Procedure, welche Daten für Microsoft SQL Server Reporting Services (SSRS) Reports liefert
• Erstellen Reports, die zuvor vom Kunden aus Werbekostentabellen abgeleitet worden waren, mittels Microsoft SQL Server Reporting Services (SSRS)

• Extrahieren benötigter Daten aus einer Immobilien-CRM Datenbank (2 TB)
• Strukturierung der Daten entsprechend einer gegebenen Hierarchiestruktur (left outer join, Merge)
• Einbau von Prozeduren zum Zulassen/ Ausschluss von Datensätzen in Abhängigkeit einer komplexen Datumslogik
• Entwicklung parametergesteuerten Prozeduren zur Befüllung der SSRS Reports
• Visualisierung der Gruppen durch Erstellung mehrerer Parent- und Childgroups

• Migration einer Zeiterfassungsapplikation mit Access Frontend und Microsoft SQL Server Backend in die Microsoft Cloud „Azure“
• Anpassung diverser Datenstrukturen und Prozeduren

• Entwerfen eines Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) Data Warehouses mit Snowflake (Schneeflocken) Schema und Cubes
• Entwicklung parametergesteuerter Prozeduren zur Befüllung von Microsoft SQL Server Reporting Services (SSRS) Reports
• Gruppierung der Kennzahlen in stochastischer Abhängigkeit von einem Mehr-Urnen-Modell
• Visualisierung der Gruppen durch Erstellung mehrerer Parentgroups

• Umsetzen eines SQL-Skripts für das manuelle Failover aller definierten Database Mirrors einer Servergruppe (3x2 Server mit > 250 Datenbanken je Serverpaar)
• Implementieren des SQL Skriptes und Testen des manuellen Failovers in Zusammenarbeit mit der Fachabteilung
• Integrieren eines Witness Servers für die Bereitstellung zur Möglichkeit von automatischem Failover
• Ermöglichen des Definierens von Database Groups, welche einheitlich alle Datenbanken einer frei definierbaren Gruppe per Failover umgeschaltet werden können
• Nutzung des Always-On Features (1 Technologie der Hochverfügbarkeit) von Microsoft

• Aufbau eines fiktiven Datenbestandes auf Basis der Struktur von Leistungsdaten deutscher Krankenversicherer
• Implementieren der ETL Strecke mit Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
• Joinen verschiedener Leistungsdaten je fiktiver Person, hierzu Implementierung diverser Prozeduren, Trigger und TVF’s
• Visualisierung des Ergebnisses mit Tableau, hierzu Anbindung an die SQL-Datenbank

• Entwicklung eines Algorithmus zur Berechnung von Risikozuschlägen mit Hilfe empirisch ermittelter Kopfschäden und der entsprechenden Gesetzesgrundlage
• Implementierung in VBA
• Erstellung mehrerer Datenbanken mit Testfällen für automatisierte Tests zur Qualitätssicherung
• Wartung und Pflege neuer Tarife

• Implementieren von SQL-Skripten für das Erstellen von Database Mirrors
• Implementieren einer gespeicherten Prozedur, welche eine Datenbank erzeugt und direkt via BackUp & Restore in eine Datenbankspiegelung über 2 Server wandelt
• Migrieren des vorhandenen LogShipping auf Database Mirroring mittels der gespeicherten Prozedur (=Shift von einer Technologie der Hochverfügbarkeit/ High Availibility auf eine andere Technologie) 3 Serverpaare mit mehr als 250 Datenbanken je Paar)
• Testen und Migration des Produktivsystems in Zusammenarbeit mit der Fachabteilung
• Nutzung des Always-On Features (Hochverfügbarkeit) von Microsoft

Import von externen Datenbeständen aus Amazon Redshift PostgreSQL-Datenbank in eine Microsoft SQL Datenbank mittels Azure Datafactory

• Erstellung der Azure Datafactory, der Daten-Connectoren und der Azure Pipelines
• Ausführen der Azure Pipelines in mehreren Schritten
• Weiterverarbeitung der Daten auf dem Microsoft SQL-Server per SSIS (Microsoft SQL Server Integration Services)
• Erstellung und Anpassung mehrerer SSIS-Projekte für den Import von Daten aus Flatfiles [CSV]

• Konzeption und Implementierung von automatisierten Tests zur Erkennung von Struktur und Datentypen verschiedener Datenquellen (bis zu 10 GB)
• Erstellung von Stored Procedures, um das Merging mit bestehenden Daten
  (> 300 Mio. Zeilen) zu ermöglichen
• Entwicklung eines Frontends mit Preview Funktion mittels diverser Querytable in VBA
• Migration von Sybase IQ auf SQL Server 2012

• Erzeugung von Szenarien durch zufällig verlaufende Markov-Prozesse
• Speichern und Auswerten der Szenarien in einer SQL-Datenbank
• Plotten einiger repräsentativer Szenarien

• Abfragen und Aggregieren von Leistungsdaten aus einem Kranken-versicherungsbestand (ca. 30 Mio. Datensätze)
• Tarifspezifische Detailanalyse durch ein Excel VBA Makro